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顧客各位、
BCA Researchは既成概念にとらわれない発想を誇りとしており、本レポートはその一例である。新たな遺伝および生殖技術が結びつき、経済や金融市場のあり方を塗り替えるような急進的な未来を想定しており、ある妥当な前提が成り立った場合に何が起こり得るか、そしてそれが投資判断にどのように影響し得るかを示しているのだ。
敬具、
Chief Economistである Peter Berezin
エグゼクティブサマリー
- 第1部：人口の冬: 出生率の急落が政策担当者を人口水準を安定させるためにますます過激な手段に駆り立て、最終的に「ベビー・ファーム」の創設に至った経緯
- 第2部：ガルトンの復讐：人間の知能の低下がほぼ100年眠っていた懸念を再燃させたこと
- 第3部：猫に微積分を教える: AIは人間の知能の代替ではなく補完であることが判明したこと
- 第4部：デザイナーベビー：新たな遺伝技術が人間の知能を回復させる一方で種分化の種を蒔き、人類の事実上の終焉をもたらしたこと
パート1：人口の冬
代替水準を下回る出生率が常態となる
安定した人口を維持するには、平均して女性一人当たり生存する子が約2人必要である。2026年には、ほとんどの先進経済で出生率がその閾値を大きく下回っていた（図表1）。
ますます多くの女性が母親になることを望まないと決めた。具体的には、中国では18〜24歳の女性のうち子どもを望まないと答えた割合が2012年の6%から2023年には47%へと急増した（図表2）。
出生率は女性が30代前半に入ると急落する傾向がある（図表3）。その結果、2024年にはOECDの初産平均年齢が29.6歳と、2000年の26.4歳から上昇した（図表4）。したがって望まない形で子を持たない女性や、望むだけの子を持てない女性が増えているのだ。
東アジアのかなりの地域で合計特殊出生率（TFR）は1を下回り、これらの国の人口は世代ごとに半分以下に落ちる軌道に乗った。
負担能力は影響した（だがそれほど大きくはない）
出生率が急落した理由として当時はいくつもの説明が示されたが、その多くは誤りか、せいぜい不完全であることが判明した。
有力な説明の一つは「負担能力」に焦点を当てた。多くの論者は住宅費や教育費の上昇が、子を持つこと、ましてや複数の子を持つことを高額にしたと主張した。
この主張には一定の真理があったが、明白な問題もあった。というのも2026年の人々は過去の世代よりはるかに豊かであった。もし負担能力が主要な制約であったなら、子どもの数は増えるはずで、減るはずはない。
潤沢な政府補助は出生率をほとんど押し上げなかった（図表5）。ほとんどの研究は、新生児の親への現金給付が出産のタイミングには影響するものの、出生総数には影響しないことを示した。
育児休暇や保育への支出増は出生率を押し上げたが、その効果は控えめであった。2015年から2025年の間に多くの国で所得に対する保育コストは低下したにもかかわらず、出生率は低下し続けた（図表6）。むしろ保育が相対的に高価な国ほど出生率が高かったのだ（図表7）。
住宅がより安くなってもあまり効果はなかった
2023年のOECDの報告は、住宅支出を10%削減しても合計特殊出生率はわずか2%上昇するにすぎないことを示した。これはTFRが1.5で始まる場合に女性一人当たり+0.03子に相当する。1870年から2012年の住宅価格と出生率を取り扱った長期研究も同様の結論に達した。
この控えめな効果の一因は、住宅価格が下がると住宅を買いたい人にとっては購入が容易になる一方で、既存の住宅所有者の富が減少する点にある。Dettling and Kearneyは、住宅価格が10%上昇すると非住宅所有者の出生が約1%減少するが、住宅所有者では約4〜4.5%増加すると推定した。
歴史的事例はこれを裏付けている。先行する30年間の日本と同様に、2021年に始まった中国の住宅価格下落は出生率の低下を食い止めることはなかった。
子どもの機会費用
子育ての直接費用は出生率を決める要因の一つである。しかし、より重要なのは失われる所得という間接費用であるかもしれない。20世紀を通じて女性の学歴が向上したことで、労働力から離れることの機会費用が増し、これが実質賃金の着実な上昇によって増幅された。女性が経済的に自立するにつれて、母親になることはもはや自動的な選択肢ではなくなったのだ。
一時期は、より高い男女平等が出生率の回復をもたらすという希望があった。この期待は、パートナーが家事や育児をより多く負担すると女性が二人目を持ちやすいことを示すさまざまな研究によって支えられた。
この見方と整合的に、スカンジナビア諸国は2010年代までほぼ代替水準の出生率を維持できた。しかし2020年代半ばまでには、そこでも急激な出生率低下が見られた。2025年にはスウェーデンの合計特殊出生率が1.42に達し、スウェーデン生まれの人口は1.40、外国生まれは1.52であった。
文化的説明
経済的説明の最大の欠点は、2010年以降ほとんどの国で見られた急激な出生率低下を説明できない点である。そのため文化的要因を見る必要がある。
スマートフォンの導入とソーシャルメディアの浸透は、家族形成を思いとどまらせる環境を生み出した。ソーシャルメディアのフィードは親であることではなく名声、美貌、富を美化した。「良い結婚・家庭生活が重要だ」と答える十代の割合は明確に低下し、「多くの金を持つことが重要だ」と答える割合は増加した。その物質的志向の高まりは特に女子で顕著であった（図表8）。
かつてはステータスの象徴だった大家族は、ますます否定的に見られるようになった。特に東アジアでは、大きな世帯はしばしば農村の後進性や衝動制御の欠如と結び付けられた。また、西側の若いリベラル傾向の人々の間でも、2010年以降に結婚や出産を望む気持ちが崩壊し始めたことが確認されている（図表9）。
同時に、出会い系アプリが可能にした無数の選択肢は長期的な関係形成を阻む麻痺感を生んだ。この傾向はAIコンパニオンの台頭や、後にはヒューマノイドロボットの普及によってさらに悪化した。
実存的危機
職場でのロボット利用の拡大が人間労働者を不要にするという主張があった。これに対して、国の総福祉は少なくとも部分的に人口の多さに依存するという反論もあった。高いGDPがあっても、それを享受する人がほとんどいなければ意味が薄いのではないか。
しかも国際関係においては相対的なGDPが重要である。人口が減少する国は、一人当たり所得が上昇しても地政学的な重要性を失うことがある。
最終的にこうした出生促進論が勢いを増した。2020年代後半には出生率低下への懸念がパニックに変わり、抜本的な対策が必要だと考えられるようになった。
パート2：ガルトンの復讐
英語で最も物議を醸す二文字
IQは長く論争の的であった。しかし多数の廃止の試みを経てもなお残ったのは単純な理由である。心理領域においてほとんど他に及ばない予測力を持つからである。簡単な30分のIQテストは将来の学歴、職務遂行、所得、健康、犯罪傾向、出生に関する選択を予測するのに役立つ（表1および図表10）。IQはトレーダーの業績さえ予測するのだ！
個人差は大きいが、平均的に知能の高い人はより高い収入を得る傾向がある。これは367,000人のフィンランド人男性と417,000人のノルウェー人男性を対象に行われた2024年の研究で示された。著者らは語彙、数学、抽象的推論の標準化された軍事徴兵試験の得点と、行政の税・所得記録から得た収入を突き合わせた。若年時に高得点を取った男性は平均してより高い所得を得ていた（図表11）。135件の縦断研究をまとめたメタ分析でも、知能が成功の強力な予測子であることが示された。
より知的な世界
IQやその他の心理特性が時間とともにどの程度進化したかは激しく議論されてきた。Stephen Jay Gouldのベストセラー書籍であるThe Mismeasure of Manにおいては、人間の進化は5万年前に事実上止まったと主張された。
GouldのIQデータの誤用に関する他の議論の善悪は別として、その特定の主張は常に疑わしかった。農耕の出現と町や都市の成長は人々の生活環境を再形成した。こうした環境の変化は選択圧を生み、進化を加速させる傾向がある。人口の増加は有益な遺伝的突然変異の数を増やすはずである。
Gouldの予想に反して、International HapMap Projectは約1万年前から進化が約100倍に加速したことを示した（図表12）。
より最近のデータはどの特性が選択の下にあったかを明確にしている。David Reichらは過去1万8,000年の間に西ユーラシアで生きた15,836人のゲノムを解析した。Natureに発表された論文は、現代において知能の高さ、教育年数の長さ、所得の多さに関連する遺伝的変異が人間の間でより広がったことを示した。逆に喫煙者や特定の精神疾患を患った人々に多かった遺伝子変異は減少した（図表13）。
遺伝データと整合的に、経済史家のGregory Clarkは中世イングランドで熟練職業に就く者の方が非熟練労働者よりも生存する子を二倍持っていたことを記録した（図表14）。当時の新興中産階級はしばしば貴族よりも多くの子を残したため、1200年から1800年の間に職人の賃金は労働者に比べて3分の1下落し、熟練労働力の供給が非熟練労働力を上回って成長したことを意味した。Clarkの研究が示唆する驚くべき含意は、産業革命が起こる時期の問題であり「起こるかどうか」ではなかったという点である。
その後の研究で、Clarkはブリテン前産業社会にブルジョワ価値が広がったのは文化的伝播よりむしろ遺伝的伝播のモデルと整合する、と主張した。
類似のダイナミクスは他の地域にも適用された可能性が高い。中国では、千年にわたり官僚への登竜門であった科挙が高い地位の門戸であり続けた。Xi Song、Cameron Campbell、James Leeは18世紀および19世紀に地位の高い中国人男性がより多くの生存子を持ったことを示した（図表15）。
フリン効果
19世紀末までに、富裕層が貧困層ほど子を産まなくなっていることが明らかになった。この認識とチャールズ・ダーウィンの理論の人気化が優生学運動を後押しした。
「eugenics」という言葉を作ったFrancis Galtonは生涯保守派であったが、優生学の最も声高な提唱者の多くは進歩的左派に属していた。George Bernard Shaw、Sidney and Beatrice Webb、H. G. Wellsは社会主義者であり優生学者であったし、将来の英国福祉国家設計者であるWilliam Beveridgeも同様であった。John Maynard Keynesは1937年から1944年までBritish Eugenics Societyの理事を務めた。
しかし、愚鈍化の道を辿るどころか人々は賢くなったという奇妙な事実が起こった。この現象はフリン効果として知られ、最初にそれを記録した心理学者James Flynnに由来する。
図表16は1940年から1990年の間にあるサンプル国群でのIQスコアの推移を示す。平均的な国は10年ごとに約3ポイント上昇し、その短期間での増加は極めて大きかった。
IQ：環境の重要性
現代の研究では、IQに対する遺伝の寄与は幼児期では20%であるが、十代後半には最大80%に高まり、成人期を通じてその水準を維持するというWilson効果が確認されている。
だがこれらの研究は一般に極端な栄養失調が過去のものとなった豊かな国をサンプルにしているという問題を抱える。
このことが結果をどのように歪めるかを示す例として身長がある。身長はIQよりわずかに高い遺伝率を持つ（図表17）。21世紀初頭において、先進国の個人間の身長差の多くは遺伝要因の結果であったにもかかわらず、平均身長は過去200年で大きく伸びている（図表18）。
身長の増加の多くは健康と栄養の改善によるものである。IQについても同様のことが起こった可能性が高い。幼児期の疾患は身体の資源を感染対策に振り向けるため脳の発達を阻害し、IQを低下させる。国家間の測定IQと疾病負荷には強い相関がある（図表19）。マラリア根絶の時期とその後の子どものIQ上昇の強い関係を示す研究も多数ある。
脳の容積とIQは正の相関がある。米国からの法医学的証拠は、成人頭蓋の平均体積が1800年代中ごろから1980年代中ごろまでに約7%増加したことを示し、これはテニスボールほどの大きさに相当する。
学習は脳の灰白質量を増やすことが知られている。例えばロンドンのタクシー運転手は複雑なルートを記憶する必要があるため海馬が大きくなるという研究がある。
近代社会の出現は、ますます複雑な課題を解決する必要性が人々の認知能力を磨くという好循環を生み、その結果さらに技術進歩が促された。その過程で知能の上昇は高IQ者に利益をもたらしただけでなく、社会全体に対する正の外部性も生んだ。
フリン効果の終焉
環境効果には最終的に逓減が訪れるのが常である。それがフリン効果に起きたことである。1960年代までに栄養改善や普遍的教育などフリン効果を支えた要因の多くはすでに整っていた。その結果、発展途上国ではIQは上昇し続けたが、豊かな国では頭打ちになり、ついには下落し始めた。
2008年、Flynn自身が14歳の英国の生徒は1980年の生徒よりもテストで2ポイント以上低かったことを報告した。
他の先進国のデータもIQ低下を示している。包括的なノルウェーの研究は、1990年前後に生まれた男性の平均IQが1975年前後に生まれた男性より約5ポイント、すなわち標準偏差の3分の1低いことを見出した。異なる年に生まれた兄弟間の比較でも同様の傾向が見られ、家庭内で働く環境要因が主な原因であることを示唆した（図表20）。
国際的なデータセット、例えばOECDのProgramme for International Student Assessment（PISA）でも同様のテストスコアの低下が確認された。2025年サイクルのPISA結果は2026年9月に公表され、特に衝撃的であった。公表前には2022年の惨憺たる結果がパンデミックの影響による一時的なものではないかという期待があったが、それは裏切られた。2025年のスコアは3年前よりさらに低かった（図表21）。
一部の国で移民生徒の比率が上昇したことは平均スコア低下の説明要因の一つになり得るが、それだけではない。非移民生徒のテストスコアも有意に低下していた（図表22）。
OECDはスコア低下を一部、学習への関与や動機の低下に起因すると結論づけた。注目すべきは「新しいことを学ぶのは退屈だ」という文に反対する生徒の割合が、71の参加教育システムのうち60で2022年から2025年に減少し、残る11ではほぼ変わらなかった点である。
OECDが「速読傾向」と表現した、本文を素早くなぞって誤答する生徒の割合は2022年の約7%から2025年には11%を超えた。
もっとも ominous（不穏）なのは、テキストの要約、エッセイの草稿作成、調査にAIを利用した生徒が利用しなかった生徒に比べ理科で約20ポイント低いスコアを取っていたことである。
パート3：猫に微積分を教えるようなもの
AIの金融的ジェットコースター
現代経済は高度に専門化された労働分業に依存している。またしばしば最も優秀な人々によって生み出される最先端の研究にも依存している（図表23）。人口の縮小と教育水準の低下は、これら二つの経済成長の原動力を脅かした。
幸いにも新たな技術、AIが出現し、これらの逆風に対抗することが期待された。強力な人工の知性が劣化する人間の認知能力を補い、人工のヒューマノイド体が差し迫る労働力不足を和らげるはずである。
多くの新技術と同様に、AIの金融史は波乱に満ちていた。ChatGPTの公開後の2022年11月にAI株は急騰したが、5年後には暴落した。データセンターへの巨額投資は2028年に計算資源の供給過剰を生み、これが2027年には市場で積極的に織り込まれ始めた。
多くの点でデータセンター建設ブームは四半世紀前のインターネット展開と類似していた。1990年代後半にはデータトラフィックの指数的増加が通信機器メーカーの収入を押し上げるという前提があった。しかし光ファイバーの容量は劇的に改善したため、通信設備の設備投資は停滞した（図表24）。
AIでも似たことが起きた。AIモデルが処理するトークン量は指数的に増えたが、AIハードウェアやモデル自体の効率化によりトークン価格は崩壊した（図表25）。AIのコスト低下は過去の技術革命より速かった（図表26）。
競争環境は多くのAI企業の業績を圧迫した。ソーシャルメディアとは異なり、AIはネットワーク効果から大きな恩恵を受けなかった。AIモデルの切替コストは特に高くなく、より良いモデルが出れば多くの利用者がそちらに移ったため、マージンは薄い水準にとどまったのだ。
「スケールする」という議論が多かったにもかかわらず、AI産業は一般にソーシャルメディア、eコマース、従来のインターネット検索で見られるような強固な規模の経済を欠いていた。これらの産業では追加ユーザーを得るコストはほとんど無視できたが、AIではユーザーを増やすには追加のデータセンターを建設し、高価なチップで装備し、相当量の電力を供給する必要がある。
加えて、AI推論がノートパソコンやスマートフォンなどローカルデバイスへ移行したことでデータセンター需要は悪化した。多くのタスクにおいてローカルモデルはデータセンターの最先端モデルと同等に振る舞うようになった（図表27）。そうしてデータセンターは往年のメインフレームに似た存在になりつつあった。
Microsoftは2028年にOpenAIを取り込み、Appleは2029年にAnthropicを買収した。両社ともIPO価格に対して大幅な割引で買収された。多くのneocloudは破産した。
金融の荒廃の中でAIの進歩は続いた
ドットコムバブル崩壊後もインターネットトラフィックが増え続けたのと同様に、AIもバブル後に技術的進歩を続けた。
第一世代の大規模言語モデル（LLM）は、テキスト、画像、映像、音声など複数の情報形式を処理できるマルチモーダルモデルに取って代わられた。さらに進んだworld modelは、物を机から落としたらどうなるかといった周囲の世界に関する予測をAIが行えるようにした。AIエージェントは多くの仮説を生成し、それらを大量の計算資源で系統的に検証できるようになった。
時間とともにAIは既存データの合成から、訓練セットに明示されていないことを推論する新奇な推論へ、さらに発見へと進化した。発見は訓練セットの外に存在する新たな知識を生み出す。
画期的な瞬間は2029年に訪れた。当時ほとんど知られていなかった中国の企業が、いわゆるアインシュタインテストに合格したモデルを発表したのだ。このテストは1910年までの物理学知識の全コーパスでモデルを訓練し、1915年に発表されたアインシュタインの一般相対性理論の場の方程式を独力で導出できるかを試すものであった。モデルはアインシュタインの方程式を導出しただけでなく、時空を量子もつれの顕在化と扱う現代的なアプローチと整合する形でそれを行った。
ロボットの登場
マルチモーダルモデルとエージェントの融合、ロボティクスの進歩が相まって、人間のみが行えていたタスクをこなす新世代のAI搭載ロボットが登場した。
ほとんどのヒューマノイドロボットは中国で生産され、中国の大規模な製造基盤がこの成長分野で比較優位を与えた。中国の生産 dominance は価格を低く抑え、それが普及を早める一方で世界の他の企業の競争を難しくした。
労働はより大きなパイの中で小さな取り分を得た
AIの広範な利用は世界経済の生産能力を押し上げた。算術的恒等式として生産は所得に等しいため、AIは総体として国をより豊かにした。
しかしその恩恵は人口全体に均等に分配されたわけではない。労働に流れる所得の取り分は低下し、資本に流れる取り分は上昇した。これは資本収益率が上がったためというより、ロボットの普及とそれが働く工場の増加により資本ストックが急増したためである。
より大きな資本ストック、特に従来よりも減耗が速い資本は継続的な投資を多く必要とする。世界的には投資は貯蓄に等しくなければならない。貯蓄を促すには通常より高い実質金利が必要であるが、資本所有者は概してより裕福であり、裕福な人ほど貯蓄率が高い。結果として2030年代と2040年代には実質金利は長期平均をやや上回った。世紀後半に入ると急速な所得成長が人々の物欲を飽和させ、即時の満足を必要としない比率の上昇により、借入金利は再び低下し始めた。
人間の知能の増大するリターン
当初、AIは自動化が比較的容易な職を置き換えた。データ入力係、翻訳者、校正者、ジュニアプログラマーなどである。自動運転車が普及するとトラックやタクシー運転手の需要も減少した。
時間が経つにつれて、より認知負荷の高い職がAIにより脅かされるようになった。これにより「人間労働者はこれから何をすべきか」という問題が浮上した。AIが過去に人間が行ってきた多くを代替できる世界で、人間は何をするべきか。
ある者にとっては、基本的に何もしないという答えが現実的だった。より大きな経済パイがもたらす寛大な政府プログラムで生活するのだ。しかし多くの人にとってそれだけでは不十分であった。
人間は地位を気にする。経済パイが大きくなるにつれて、そのパイを誰が制御するかがより重要になった。パート2で述べたように、知能と富の相関は必ずしも厳密ではないが正の関連は存在する。これが人間の知能の価値を高めた。
安全性の問題もすべての仕事をAIに任せられない理由になった。十分に複雑なシステムは「計算的還元不可能性」に従う。多くの場合、複雑系が10手先に何をするか知りたければ、10手分を逐次実行する以外に方法がない。これはAIの安全性にとって重大な課題であり、原理的にAIが何をするかを、行動を起こすまで予測できないことを意味する。
さらに「猫に微積分を教える」という問題が生じた。いかに優れた教師でも、猫に高度な数学を教えることはできない。AIがますます有能になるにつれて、その出力を理解できる人間は貴重になった。だが人間の知能が向上しないなら、そのような理解ができる人はますます少数派になる。
人間の知能は人工知能の代替ではなく補完であることが明らかになった。つまり知能が高いほどAI主導の世界で機能しやすくなった。
唯一の問題は人間の知能をどう高めるかであった。2020年代にはその答えが見え始めた。World War Eの下地は既に整いつつあったのだ。
パート4：設計された赤ん坊
寝室のためのセックス、研究室のための生殖
2026年10月、かつてほとんど知られていなかったバイオテック企業HerasightはCogPGTを発表した。CogPGTは認知能力に関連する数千の遺伝変異を用いて各胚の「polygenic score」を構築し、認知能力の遺伝的予測子を提供した。
同社は、同じ親から生まれた5つの胚のサンプルでは最高スコアと最低スコアの胚の間で通常約10ポイントのIQ差が出ると主張した。20個の胚ではその差が17ポイントに拡大するという（図表28）。
Herasightの顧客のうちIQを胚選別で最優先した者はごく少数で、多くは健康で幸せな子を望んだにすぎなかった。ただしひとつのひねりがあった。IQのpolygenic scoreは望ましい行動特性のpolygenic scoreと正の相関を持ち、複数の精神障害のpolygenic scoreとは負の相関を示した（図表29）。したがってある程度までIQを選ぶことは期待される他の特性を選ぶ代理変数になったのだ。
生殖技術の強気市場
Herasightのような企業は21世紀の重要な発展の先端に立っていた。それは人間の生殖に技術を適用する動きである。
「reproductive tech」産業はin vitro maturation（IVM）と呼ばれる技術により追い風を得た。従来のIVFは8〜14日の卵巣刺激、毎日のホルモン注射、繰り返しの超音波と血液検査を必要とした。Gametoのようなイノベータは成熟プロセスの多くを女性の体外で行う技術を開発し、IVFの費用を下げ女性の身体的負担を軽減することを約束した。Gametoは2026年時点で第III相試験まで進んでいた。
IVFの自動化でも顕著な進展があった。精子を卵子に注入する作業は非常に労働集約的で、高価な顕微鏡やマイクロマニピュレータを高度に訓練された胚培養士が操作する必要があった。Overture Lifeのような企業はロボットによる顕微外科でこのプロセスを簡素化すると約束した。
一方で、IVFを完全に置き換える可能性のあるin vitro gametogenesis（IVG）の研究も進んだ。従来のIVFでは卵は女性の卵巣から採取されるのに対し、IVGは幹細胞から機能的な卵子を作り出す。これにより卵がもはや有効でない高年齢女性でも妊娠が可能になり、数十から数百の胚を作成してpolygenic scoringにかけることが可能になった。
新技術を受け入れる側は、新しい生命の創造のような重要なことは運に任せるべきではないと主張した。一方で反対派は、どの胚を選びどれを廃棄するかという先験的な価値判断に基づく選別は根本的に道徳に反すると主張した。やがて卵子と精子が結合する前に胚の遺伝的構成を予測できる技術が現れたことでこの懸念は一部和らいだが議論は続いた。強化された子を望む親とその考えに反発する親の溝は拡大したままであった。
多くの投資家は道徳的ジレンマに無関心で、利益に注目した。「reproductive tech」株は2020年代後半に大規模な強気相場に入った。付録Aには2026年時点での主要プレーヤーのいくつかを示す。
ベビーファームへの道
World War Eの間に起こったことの多くは大きな計画の一部ではなかった。むしろ一つの展開が次の展開を引き起こす倒れゆくドミノのように事象が連鎖した。
俗に「baby farms」と呼ばれるものの誕生はその良い例である。2029年、シンガポールは新法を可決し、親が将来その子の納める税の一定割合を受け取る権利を与えた（子ども自身の所得が減るわけではない）。これは低迷する出生率を改善することを期待した政策である。
多くの経済学者や人口学者は、子の創出が正の財政的外部性を生むという理由でこの法律を支持した。親は子育ての費用を負担するが、政府は税や社会保険料を通じて将来の利益の一部を回収するというのだ。
この政策は出生率にわずかなプラスの効果をもたらし、他国が類似の法律を採用するきっかけとなった。いずれのケースでも、放置や虐待があった場合には将来の支払い権を剥奪するなど、子の福祉を守るための条件が導入された。
Baby-Backed Securities
こうした法律の欠点の一つは、親が子育ての費用を負担してから子の税支払いからの取り分を受け取るまでに長い時間差があることである。金融業界は新たな機会で利益を上げることに躊躇せず、いわゆる「baby-backed securities」と呼ばれる仕組みを迅速に開発した。
本質的には、親は子の将来の税収の一部請求権を銀行に売却した。銀行はこれらの請求権をプールして証券化し、機関投資家に販売した。
親が子どもを持つ決定を速やかに現金化できる能力は出生率をさらに押し上げた。さらに重要だったのは、これが親に子の将来所得を最大化する強いインセンティブを生んだことだ。銀行は胚スクリーニングを受けてIQなどのpolygenic scoreが高い子を持つ親に対して高い支払いを提示した。
21世紀の子育て
親が子育てできるなら企業に任せてもいいのではないか、という疑問が生じた。政府が親業を補助する環境が整うと、この問いは現実的になった。
米国憲法は明確にこの可能性を否定しているわけではないが、支持しているわけでもない。2031年の極めて物議を醸す意見で最高裁は、企業が子育て事業に参入できると判断した。ただし子供が従来型の家庭で育てられた子より生活水準で必ずしも上回らなくとも、その子が生まれたことで合理的により良くなっているとみなせる場合は認められるとした。
これらの事業体は通常、胚バンクから胚を購入した。代理母には、AIに職を奪われた者も含めて出産を委託し、その後子は里親や規制下の施設に入れられた。孤独を減らすために、同じ精子や卵子のドナーが複数の子に使われることが多く、結果として多くの子が多数の実兄弟姉妹を持つことになった。
2040年代からは代理母の利用が人工子宮に置き換えられ始め、従来の家族設定外で生まれる子の数が大幅に増加した。
場合によっては政府自体が子育て事業に参入した。中国は特に積極的であった。2050年までに子の40%が国家運営プログラムを通じて生まれるようになった。30年近い人口減の後、中国の人口は回復に転じた。
政府がこの動きを歓迎した別の理由は、将来の人口特性を形成する追加のレバーを手に入れたことにある。
ビッグファイブ性格特性の平均的な遺伝率は約40%である（図表30）。多くの政府は高いIQに加えて高い誠実性と協調性を胚選別で重視し、神経症傾向の低さを高く評価した。神経症傾向が低いことは幸福度と高いIQと相関する傾向があるからである。
Generation Eの成熟
2020年代にpolygenic scoringが利用可能になると、この技術が将来世代の福祉にどのような影響を与えるかについて大いに議論された。追跡研究では、多くの子どもが伝統的な家庭で育たなかったことを後悔していると報告したが、驚くほど多くの子どもは自分の育ちを好むとも答えた。その理由として多数の実兄弟姉妹を持つことや学校で優秀でいられる利点を挙げていた。
経済的にはその子らは成功した。学界や企業のリーダー層に過剰に代表され、運動能力の遺伝的指標を重視した国家プログラム下では多くがスポーツで成功を収めた。2060年代までに中国の選手がオリンピックを席巻するに至った。
中国が経済的優位に立つ懸念が高まると、他国も自国の人口を拡大・強化する努力を強化した。遺伝的な軍拡競争は本格化した。
当初、政治左派は胚選別に反対した。実際、多くの欧州政府は2020年代から2030年代初頭にかけてこの慣行を禁止したが、いくつかのカップルはプライバシー法の抜け穴を利用して胚情報を入手することができた。やがてこの技術は元には戻せないことが明らかになり、左派の見解は「誰も持てない」から「誰かが使えるなら全員が使えるべきだ」へと変化した。
人類の終焉
左派の一部がこの技術の普遍的アクセスで集団差をなくせることを期待したが、過去の格差は緩和された一方で新たでさらに大きな格差が出現した。
早くも親がいるか否かで育ちに亀裂が入り、「遺伝的に強化された者」と「強化されていない者」の間に深い分断が生まれた。後者は前者を憎み、前者は次第に後者を見下すようになった。
21世紀後半に入ってさらに二つの大きな出来事がこれらの緊張を激化させた。
一つ目は大規模な遺伝子工学の普及である。CRISPR-Cas9のような技術で遺伝子編集は2010年代・2020年代には可能であったが、全く新しいゲノムを作る能力が開く可能性は計り知れなかった。人間の変異は劇的に増え、やがて人類の異なる枝が事実上異なる種になっていくほどの変化が生じた。人類という単一概念は薄れていった。
AIとロボティクスが人体に統合されたことはこの傾向をさらに加速した。人間の脳はある種の作業では極めて効率的だが他では脆弱である。例えば作業記憶は非常に限られており、多くの人がランダムな10桁の列を記憶するのに苦労する。デジタル記憶やニューラル処理の統合は人間に超人的な認知能力を与えた。
経済成長は前例のない水準に達したが、同時に社会的対立も深刻化した。それでも地球がその激動期をどう乗り切ったかは激しく議論される。運がよかったという者もいれば、multiverse selection effectのような説明をする者もいる。
いずれにせよ、人類の生命はすぐに地球に留まらなくなった。何百万もの自己複製探査機が遠方の恒星へ送られ、適した惑星が見つかればテラフォームされた。各植民者の遺伝情報と脳内の化学・分子的・動的状態のほぼ完全なスキャンが長距離無線で新世界に送られ、そこではその情報をもとに記憶を含む物理的な身体が組み立てられたのだ。
ダーウィン的選択は別の形で続いた。自分の生体機械的青写真を他星系へ広げることに最も積極的な植民者が未来の文明の始祖となった。人口不足への懸念は宇宙の生命の爆発的拡大によって消え去った。最後のドミノは倒れ、新たな章が始まったのである。
Chief Economistである Peter Berezin
Chief Economist
peterb@bcaresearch.com
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